融合小波分析与矩特征的人耳图像识别方法

专利类型：发明专利 

语 言：中文 

申 请 号：CN200810069589.5 

申 请 日：20080425 

发 明 人：刘嘉敏谢海军钱凤魏彪潘银松李以农刘强 

申 请 人：重庆大学 

申请人地址：400044重庆市沙坪坝区沙坪坝正街174号 

公 开 日：20091216 

公 开 号：CN100570628C 

代 理 人：胡荣珲 

代理机构：重庆志合专利事务所 

摘　　要：本发明涉及一种融合小波分析与矩特征的人耳图像识别方法，其特征在于所述方法有以下步骤：(1)对采集的人耳图像进行预处理：用小波变换模极大值对采集的人耳图像去噪，提取人耳图像边缘，得到小波分解各尺度下模极大值边界图像；(2)提取人耳图像的特征值：利用改进的小波矩不变量算法计算小波矩不变量值，用于提取人耳图像的特征值；(3)识别人耳：将步骤(2)得到的人耳图像的特征值进行加权以及分类，对人耳进行识别。本发明通过小波模极大值与改进小波矩不变量算法对人耳特征值进行提取，不但计算准确度高、计算速度快，并可以提高在光照不均、光照变化、噪声干扰环境下采集的人耳图像的识别率。 

主 权 项：1.一种融合小波分析与矩特征的人耳图像识别方法，其特征在于所述方法有以下步骤：(1)对采集的人耳图像进行预处理：用小波变换模极大值对采集的人耳图像去噪，提取人耳图像边缘，得到小波分解各尺度下模极大值边界图像，其中人耳图像的去噪和人耳图像边缘提取的步骤如下：1)利用小波模极大值及小波变换，对人耳图像的去噪处理；2)利用小波模极大值检测算子确定人耳图像的突变与缓变的位置，检测信号变化的奇异性的特点，用于检测人耳图像的边缘和细节，得到小波分解各尺度下模极大值边界图像，用于人耳图像边缘提取；(2)提取人耳图像的特征值：利用改进的小波矩不变量方法计算小波矩不变量值，用于提取人耳图像的特征值，改进的小波矩不变量方法为直接对数字图像采样的数据融合Mallat方法，计算式为：$\left|\right|F_{m,n,q}^{\mathrm{wavelet}}\left|\right|=\left|\right|{\int S}_q\left(r_i\right)r_i{\psi }_{m,n}\left(r\right)\mathrm{dr}\left|\right|$式中，||Fm，n，qwavelet||为小波矩不变量值；Sq(ri)ri为在平面直角坐标中计算的对图像进行加权采样量；ψm，n(r)为二进小波基函数；r(x，y)为像素点到中心点的距离；∫dr表示对r积分；直接对数字图像采样的数据融合Mallat方法为基于空间域归一化的小波矩不变量方法，该方法对图像进行加权采样的Sq(ri)ri计算式为：$S_q\left(r_i\right)r_i=\underset{r_i-n}{\overset{r_i+n}{\Sigma }}f(x,y)\exp (-\mathrm{jq\theta }(x,y))r(x,y)$式中，f(x，y)为直角坐标图像；j为虚数单位，q为任意整数，θ(x，y)为像素点的与中心点的水平角度；r(x，y)为像素点到中心点的距离；根据上述计算式，使用Mallat方法计算小波矩不变量值||Fm，n，qwavelet||，用于提取人耳图像的特征值；(3)识别人耳：将步骤(2)得到的人耳图像的特征值进行加权以及分类，对人耳进行识别。 

关 键 词： 

法律状态：公开 

IPC专利分类号：G06K9/00(2006.01)I